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实现全球气候框架下的高效同化和预测应用

   2025-02-24 中国科学报320
核心提示:青藏高原作为全球气候系统的关键驱动区,其地-气耦合过程的复杂性对气候预测提出了严峻挑战。

青藏高原作为全球气候系统的关键驱动区,其地-气耦合过程的复杂性对气候预测提出了严峻挑战。在国家自然科学基金重大研究计划“青藏高原地-气耦合系统变化及其全球气候效应”的支持下,中国科学院大气物理研究所研究员包庆团队与相关团队一起围绕高原观测资料匮乏、再分析质量不足、数值模式性能偏低等核心问题,通过技术创新与系统集成,取得了一系列突破性成果。

 

研究团队构建了多源陆面数据同化系统,融合卫星遥感、地面观测及数值模拟资料,攻克了高原复杂地形下土壤湿度、积雪覆盖等关键参数的反演难题。他们研发的多卫星融合降水反演算法将高原降水产品的准确率提升了20%以上,相关技术获得了5项国家发明专利授权。
 
在此基础上,研究团队基于降维投影四维变分技术同化方法和FGOALS气候系统模式,研制了全球首套海-陆-气耦合同化系统,实现了青藏高原资料在全球气候框架下的高效同化。这一系统显著改进了印度洋偶极子和北大西洋多年代际振荡等关键气候指数的模拟能力,相关系数达0.355。同时,研究团队构建了多套高精度再分析数据集,包括时空分辨率达6千米的CLDAS陆面同化数据集,涵盖气温、降水、土壤温湿度等10类参数,以及青藏高原科学试验关键区物理协调大气分析数据集,数据总量超1238GB。这些数据集通过共享平台向全球开放,注册用户超3000人,支撑了气候机理研究及中国气象局智能网格预报业务,并在冬奥会、亚运会等国家重大活动中发挥决策支持作用。
 
针对传统模式在高原的分辨率与物理过程缺陷,团队研发了新一代25千米高分辨率青藏高原特色气候系统模式。该模式集成3D地形辐射方案、高原湖泊混合层方案及含根土壤水热参数化方案,将东亚夏季风、大气季节内振荡(MJO)等气候变率的模拟精度提升了15%,MJO实时预报评分(80分)超越美国CFSv2模式(74分),被世界气象组织纳入全球业务体系,每日提供实时气候预测。该模式参与了第六次国际耦合模式比较计划中的全球季风比较计划、全球能量和水循环组织的“初始化地表温度及积雪对次季节-季节预测的影响”国际项目,数据下载量达601TB,显著提升了我国气候研究的国际影响力。
 
这些研究成果不仅为“一带一路”、防灾减灾等提供了科技支撑,更标志着我国在地球系统科学领域跻身国际先进行列。未来,研究团队将通过人工智能驱动技术优化与无缝隙预测系统研发,进一步服务全球气候变化应对需求与国家重大需求。 

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标签: 气候框架
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